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    運動相關(guān)腦電信號的運動意圖預(yù)測方法研究

    2018-05-23 00:45:48,,
    計算機(jī)測量與控制 2018年5期
    關(guān)鍵詞:電信號識別率特征向量

    ,,

    (中國電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所,鄭州 450047 )

    0 引言

    運動意圖的神經(jīng)解碼已被廣泛研究并應(yīng)用于大腦運動皮質(zhì)(M1)的神經(jīng)元活動,其神經(jīng)元放電模式編碼肢體運動的方向信息的方式可用于目標(biāo)動作預(yù)測[1]。研究表明,在運動規(guī)劃和執(zhí)行過程中,后頂葉皮層區(qū)(posterior parietal cortex, PPC) 的運動相關(guān)電位扮演著重要的作用。

    運動相關(guān)電位是一種慢性皮質(zhì)電位,近年來運動意圖檢測將其被廣泛用于驅(qū)動腦-機(jī)接口系統(tǒng)外部設(shè)備。文獻(xiàn)[2]通過研究腦電圖的時間動態(tài)特性,探討了運動意圖的基本原理。文獻(xiàn)[3]通過對九名受試者EEG中運動相關(guān)電位的實時檢測,可提高BCI系統(tǒng)的精度和實時性。文獻(xiàn)[4-6]對健康受試者和中風(fēng)患者的一系列研究中,已經(jīng)確定可以通過運動相關(guān)電位檢測到運動意圖,其具有足夠短的延遲以通過觸發(fā)外周神經(jīng)引起皮質(zhì)快速興奮。在人類腦電信號解析方面,運動方向解碼雖然取得了一定的研究成果及突破。對于頭皮腦電信號(electroencephalographic, EEG)的方向識別準(zhǔn)確率比較低,一般在65%以下[7-8],文獻(xiàn)[9]利用共空間模式和功率譜密度算法識別左右腳運動意圖監(jiān)測,并獲得72.6%和72.2%的分類識別率。如何提取并優(yōu)化提取EEG信號中的有效成分,用于運動方向預(yù)測以及如何利用運動準(zhǔn)備前(即運動規(guī)劃階段)的EEG信號提高運動方向預(yù)測的正確率是目前國內(nèi)外腦電信號研究和運動方向預(yù)測的瓶頸之一。

    想象運動和實際運動之間具有類似的神經(jīng)機(jī)制,并且能夠通過想象運動相關(guān)的腦電信號識別參與想象運動的肢體類型[10],且運動前的神經(jīng)活動或者伴隨運動的神經(jīng)活動編碼了運動的方向、速度和其他信息[11]。事件相關(guān)電位(event-related potentials, ERPs)在一定程度上反映感覺、知覺或認(rèn)知活動動態(tài)加工的過程,其中運動相關(guān)電位(movement-related potentials, MRPs)作為ERPs的一種,可以反映運動準(zhǔn)備、運動過程和運動結(jié)束的動態(tài)加工過程[12];mu/beta節(jié)律的事件相關(guān)同步/去同步(event-related (de)synchronization, ERS/ERD),用來反映運動前、運動過程中和運動結(jié)束后感覺運動區(qū)能量的變化關(guān)系,其對側(cè)化特征也可以反映參與運動或想象運動的肢體類型[13]。

    為研究運動相關(guān)腦電如何表征運動意圖預(yù)測,本研究通過左、右手兩任務(wù)運動想象實驗范式,采集運動想象任務(wù)開始前運動準(zhǔn)備階段的腦電信號,以及運動想象任務(wù)執(zhí)行時的腦電信號數(shù)據(jù),通過聯(lián)合MRPs與mu/beta節(jié)律的ERD/ERS特征,采用WPD-CSP特征提取方法,利用支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)進(jìn)行運動意圖預(yù)測解碼,根據(jù)運動意圖預(yù)測準(zhǔn)確率驗證提取運動意圖特征的有效性。

    1 實驗

    11名健康受試者參與實驗,其中8男3女,平均年齡26.4歲,碩士以上學(xué)歷,工科背景。所有受試者皆為右利手,視覺與聽覺均正常。除了受試者S1、S5、S6和S8參與過腦-機(jī)器接口EEG數(shù)據(jù)采集外,其他均沒有EEG和BCI實驗的經(jīng)驗,也沒有受試者有已知的感覺運動疾病或心理病史。

    1.1 范式設(shè)計

    實驗開始前,受試者按自己舒適的習(xí)慣方式坐在椅子上,處于放松狀態(tài),準(zhǔn)備開始兩種任務(wù)的運動想象實驗。每種任務(wù)包含30個trial,每個trial包含3個階段:運動準(zhǔn)備階段、運動規(guī)劃及運動執(zhí)行階段。

    圖1 完整過程的刺激范式示意圖

    一次完整的實驗過程如圖1所示,運動準(zhǔn)備階段(起始時刻t=0 ms):刺激范式顯示“+”,提示受試者集中注意力,準(zhǔn)備實驗;運動規(guī)劃階段(t=1 000 ms):單次運動想象任務(wù)實驗中,左、右兩個任務(wù)(“┤”、“├”) 隨機(jī)出現(xiàn)一次,持續(xù)時間為1 000 ms,提示受試者準(zhǔn)備進(jìn)行運動想象任務(wù),受試者身體保持靜止?fàn)顟B(tài);運動執(zhí)行階段(t=2 000 ms):范式出現(xiàn)“←”或“→”,提示受試者開始想象運動,持續(xù)時間為3 000 ms。每組實驗連續(xù)采集,實驗期間加入短暫的休息提示,受試者可適當(dāng)休息。

    1.2 數(shù)據(jù)采集

    本研究的數(shù)據(jù)采集設(shè)備為本研究機(jī)構(gòu)自主研制的16導(dǎo)EEG放大器[14],0~100 Hz帶寬,1 000 Hz采樣頻率,24位A/D轉(zhuǎn)換器。

    運動準(zhǔn)備過程會誘發(fā)大腦額葉皮質(zhì)區(qū)和初級運動皮層區(qū)的電位變化,不同的受試者,關(guān)聯(lián)通道會存在差異[15]。在本研究中采用國際標(biāo)準(zhǔn)的10-20系統(tǒng),主要采集運動功能區(qū)的9個電極FC3、FCz、FC4、C3、Cz、C4、CP3、CPz 和CP4,如圖2所示。

    圖2 電極位置分布圖

    2 信號處理及分類

    算法和實驗在Windows XP系統(tǒng)Matlab R2012b環(huán)境下實現(xiàn),配置環(huán)境為:Intel(R) Core(TM) i7-5500U CPU @2.4 GHz。

    本研究的信號處理及分類算法設(shè)計由四部分組成:數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取和分類識別。算法設(shè)計流程圖如圖3所示。

    圖3 算法設(shè)計流程圖

    2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理包括:降采樣、陷波、去基線漂移、基線校準(zhǔn)、去眼電。具體如表1所示。

    表1 腦電信號預(yù)處理算法

    2.2 特征提取及分類識別

    2.2.1 特征提取

    本研究提出一種聯(lián)合頻域和空域特征的多維特征提取算法,首先對待分析腦電信號進(jìn)行小波包分解[16](wavelet packet decomposition,WPD),再重構(gòu);然后采用共空間模式 (common spatial patterns, CSP)進(jìn)行空域濾波特征提取[17],實現(xiàn)時-頻-空域的多維聯(lián)合。WPD是一種高效的時頻分析快速算法,通過多尺度小波分解,構(gòu)建特征頻段的小波包分解系數(shù)特征向量;CSP提取不同電極所采集的運動想象信號的高維空域特征進(jìn)行對角化,分別最大限度的最大化和最小化兩類方差。聯(lián)合離散小波分解和共空間模式不僅能有效利用WPD的時頻特征,而且能彌補(bǔ)CSP缺乏頻域信息等缺陷。

    WPD不僅將頻帶進(jìn)行多層次劃分,而且對高頻部分也進(jìn)一步的分解,具有更好的時頻特性,提高了運動想象EEG信號的分析精度。以db4小波對每個導(dǎo)聯(lián)的信號進(jìn)行6層分解,得到S(6,0)-S(6,63)共64個子帶信號,其中S(6,0)對應(yīng)的子帶頻率為[0 7.8]Hz,在EEG信號中,有關(guān)方向信息主要集中在低頻和高頻部分,由于EEG信號通過顱骨傳輸?shù)筋^皮時出現(xiàn)高頻的劇烈衰減,主要分析低頻段數(shù)據(jù),故選取S(6,0)子帶信號。

    經(jīng)WPD重構(gòu)后得到一個具有頻率特征的矩陣EH×L,其中H是通道數(shù),L是采樣點數(shù),歸一化后的腦電數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣為:

    (1)

    使用C1和C2分別表示兩種狀態(tài)下的協(xié)方差矩陣,則合成的協(xié)方差矩陣Ct:

    Ct=C1+C2

    (2)

    又可以將Ct寫成Ct=UtλtUt,為矩陣Ct的特征向量,λt是相對應(yīng)的特征值,通過該變化,特征值按照降序進(jìn)行了排列,與其對應(yīng)的特征向量也重新進(jìn)行了排列,經(jīng)過白化變化得到:

    (3)

    則C1和C2的協(xié)方差矩陣變換為:

    S1=PC1PT,S2=PC2PT

    (4)

    S1與S2有相同的特征向量,也就是如果S1=Bλ1BT,S2=Bλ2BT,并且λ1+λ2=I,S1與S2有相同的特征向量B,I是單位矩陣。由于兩類矩陣特征值之和為I,則S1的最大特征值所對應(yīng)的特征向量使S2有最小的特征值。

    將白化后的EEG信號投影在特征向量B的最小和最大列特征向量上,能夠得到最佳的分類特征。投影矩陣為:

    W=BTP

    (5)

    腦電信號最終可轉(zhuǎn)換為:

    Z=WE

    (6)

    CSP投影矩陣用于訓(xùn)練分類器,只有少數(shù)信號m可以有效區(qū)分各類別。能夠最大區(qū)分的信號Zp通常為λ1和λ2的最大值的對角化矩陣,其為Z的第一和最后m行。特征向量由下列公式獲得:

    (7)

    在本研究中m=3。

    2.2.2 分類識別

    對于單次實驗運動意圖腦電信號,具有高度的非線性和非平穩(wěn)性,可供學(xué)習(xí)的樣本較少且與電極組合后樣本特征向量維度較高,降維則會損失有用的信息。SVM[18]利用非線性核函數(shù)將輸入空間的特征向量變換到一個高維空間,使樣本線性可分,在高維空間構(gòu)造線性判別函數(shù),建立一個超平面作為決策曲面,使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化,把樣本空間映射到高維空間,把低維空間的線性不可分問題映射為高維空間的線性可分問題。

    研究中采用徑向基函數(shù)內(nèi)核:K(xi,xj)=exp(-g(xi-xj))2,作為SVM的核函數(shù),核函數(shù)系數(shù)g>0,懲罰因子C則決定了SVM的收斂速度及推廣能力,是影響SVM性能的另一個重要參數(shù)。在SVM參數(shù)選取時采用網(wǎng)格法,首先設(shè)定C和g取值范圍,然后進(jìn)行網(wǎng)格劃分,遍歷網(wǎng)格內(nèi)的所有取值點,計算單次遍歷的C和g參數(shù)下訓(xùn)練集的分類正確率,同時利用五折交叉驗證方法保證結(jié)果有效性,依次計算各次遍歷點選出分類正確率最高時對應(yīng)的C和g的值即可。

    圖4 參數(shù)C和g選取等高線

    3 結(jié)果和討論

    3.1 導(dǎo)聯(lián)通道優(yōu)化

    采集多名受試者EEG信號,疊加平均EEG中的ERP成分,繪制出一個Trail的腦地形圖,分析時序關(guān)系和各個時刻激活的相關(guān)區(qū)域,確定與運動準(zhǔn)備相關(guān)的通道。其中受試者S8的腦地形圖序列如圖5所示,由圖5所示,運動的起始時刻為2 000 ms,從運動起始前的1 000 ms開始繪制腦地形圖,每隔100 ms畫一幅,觀察大腦的激活腦區(qū),在1 000~1 100 ms期間,大腦處于靜息的狀態(tài),從1 400 ms開始,可觀察到大腦激活腦區(qū)開始有明顯變化。在運動開始時刻前的220~280 ms,內(nèi)側(cè)前額及額中央部觀察到ERP的差異,這些活動反映運動意圖的預(yù)測過程。實驗結(jié)果表明,本研究選取的FC3、FCz、FC4、C3、Cz、C4、CP3、CPz 和CP4通道所覆蓋的后頂葉皮層區(qū)能夠表征有關(guān)運動方向的信息。

    如圖5所示,運動開始前至少500 ms(約1 500 ms)出現(xiàn)緩慢負(fù)向變化的運動準(zhǔn)備電位可能反映了運動規(guī)劃,運動想象開始后出現(xiàn)由負(fù)電位向正電位變化可能反映了對運動的精細(xì)控制,結(jié)果進(jìn)一步證實了MRPs可以表征運動準(zhǔn)備、運動規(guī)劃和運動執(zhí)行的腦神經(jīng)機(jī)制。

    圖5 不同時刻腦區(qū)激活的序列圖

    3.2 MRPs及mu和beta節(jié)律特征分析

    針對右手想象運動腦電信號,分別計算C3和C4通道的mu/beta節(jié)律的功率譜變化, S8受試者的C3和C4通道腦電信號功率譜見圖6。

    圖6 mu/beta節(jié)律的功率譜

    由圖6結(jié)果可知,對于C3通道,右手想象時mu和beta節(jié)律的功率譜要比左手小,而對于C4電通道結(jié)果正好相反,這就說明ERD也具有對側(cè)半球優(yōu)勢。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),在動作發(fā)生前10 Hz頻率附近的mu/beta節(jié)律會有能量遞減變化。

    為了進(jìn)一步細(xì)化研究運動想象信號中表征運動意圖的頻段,將S8受試者的C3和C4導(dǎo)聯(lián)的MRPs信號進(jìn)行了1~10 Hz的時-頻變換,時-頻圖譜如圖7所示。

    圖7 C3通道和C4通道MRPs時-頻圖譜

    圖7的時-頻圖譜研究表明,運動規(guī)劃和執(zhí)行階段EEG信號中的運動意圖信息主要集中在低頻段,通過對11名受試者腦電信號時頻圖譜的比較分析,發(fā)現(xiàn)在1~7 Hz的信號中包含運動方向的信息。

    3.3 分類結(jié)果

    對左、右手想象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,采用200 ms的滑動時間窗進(jìn)行截取信號,對兩類數(shù)據(jù)按照公式(1)到(7)求協(xié)方差,求白化矩陣和空間源成分,尋找特征值最大和最小的空間源成分對信號進(jìn)行空間濾波,提取低頻分量MRPs與mu和beta節(jié)律的有效的特征。本研究中每位受試者分別進(jìn)行十組實驗,采用SVM算法進(jìn)行分類識別,各次結(jié)果均為十折交叉檢驗后的結(jié)果,分類識別率結(jié)果如圖8和表2所示。

    圖8 六名受試者分類識別率結(jié)果

    表2 11名受試者平均分類識別結(jié)果

    由圖8結(jié)果可知,受試者S3對運動想象不敏感,分類識別率結(jié)果接近隨機(jī),出現(xiàn)運動想象“盲”現(xiàn)象,其余受試者由于個體差異性,分類識別率略有差異但基本穩(wěn)定。根據(jù)圖8和表2結(jié)果可知,無腦-機(jī)接口實驗經(jīng)驗受試者分類識別率在70%左右,四名有運動想象經(jīng)驗的受試者平均分類識別率為74%左右,最高可達(dá)到85%。本實驗結(jié)果與文獻(xiàn)[19]中Lakany和 Conway的兩任務(wù)分類識別率相當(dāng),高于文獻(xiàn)[7-8]中的識別率。本文所提算法獲得分類結(jié)果高于文獻(xiàn)[20]中采用ICA和SVM算法所得結(jié)果,驗證了本實驗的可行性和有效性,同時也為下一步確定運動意圖、解析動作狀態(tài)提供參考。

    4 結(jié)論

    本研究以手部運動想象腦電信號為研究對象,以融合MRPs與ERS/ERD特征為途徑,設(shè)計了包含時頻域與空域的特征提取算法,實現(xiàn)了手部運動意圖預(yù)測,且識別正確率有了顯著提高,經(jīng)過運動想象訓(xùn)練的受試者最高分類識別率達(dá)到85%。初步驗證了手部運動想象腦電信號能夠解碼運動過相關(guān)電位信息,且集中在10 Hz以下的低頻信號成分中,為下一步的運動精細(xì)控制提供技術(shù)支持。

    然而仍有一些研究需要進(jìn)一步明確:1)能否設(shè)計自適應(yīng)的算法進(jìn)一步提升運動預(yù)測的準(zhǔn)確率;2)結(jié)合運動準(zhǔn)備電位以及運動執(zhí)行電位是否可以提高識別準(zhǔn)確率;3)腦電信號能否解碼想象運動的運動速度、力的變化率和目標(biāo)力大小、運動軌跡等或參數(shù)。

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